Darksoulsdiffusion

🚀 黑暗之魂扩散模型

黑暗之魂扩散模型是一个基于Dreamboothed技术训练的Stable Diffusion模型，它以黑暗之魂系列的独特风格为蓝本。该模型能将文本描述转化为具有黑暗之魂风格的图像，为图像生成领域带来了新的视觉体验。

🚀 快速开始

黑暗之魂扩散模型的使用方式与其他Stable Diffusion模型相同。若需更多信息，请查看Stable Diffusion。

你还可以将该模型导出为ONNX、MPS和/或FLAX/JAX格式。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用该模型生成图像：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Guizmus/DarkSoulsDiffusion"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a soldier engulfed in fire, DarkSouls Style"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./DarkSouls Style.png")

✨ 主要特性

• 独特风格：基于黑暗之魂系列风格训练，能生成具有该系列特色的图像。
• 灵活使用：可像其他Stable Diffusion模型一样使用，还能导出为多种格式。
• 概念引入：使用“DarkSouls Style”标记可引入黑暗之魂风格的概念。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考Stable Diffusion模型的通用安装方法。

💻 使用示例

基础用法

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

model_id = "Guizmus/DarkSoulsDiffusion"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = "a soldier engulfed in fire, DarkSouls Style"
image = pipe(prompt).images[0]

image.save("./DarkSouls Style.png")

高级用法

文档未提供高级用法示例，你可以根据Stable Diffusion模型的高级特性进行探索。

🔧 技术细节

该模型是基于Dreamboothed技术训练的Stable Diffusion模型，训练数据集由100张图片组成。训练过程分为两个阶段，首先在runawayml 1.5和新的VAE上进行2500步训练（学习率为1e - 6），然后再进行24000步训练（学习率为1e - 7）。

推荐的采样方法是k_Euler_a或DPM++ 2M Karras，步数为20，CFG值为7。

📄 许可证

本模型使用的许可证为creativeml-openrail-m。

CKPT下载链接